為了達到駕駛安全的目的，汽車中的多傳感器融合已成為主流趨勢，把來自不同類型傳感器傳感器的信息組合起來，就能取長補短，提高決策過程的整體精度和可靠性。

據(jù)統(tǒng)計，在每年全球130多萬人致死的交通事故中，由于駕駛者錯覺或失誤而引起的占35％左右。美國交通部的報告甚至說：“人類做出的選擇與94％的嚴重車禍有關(guān)。”因為交通中最危險的是駕駛者。因此，為了駕駛安全，讓汽車眼觀六路，耳聽八方還遠遠不夠，還應該了解和掌握駕駛者在行車中的各種情緒和行為，盡量避免駕駛者的失控所產(chǎn)生的影響。

座艙傳感器成為重要生力軍

攝像頭也是傳感器的一種，只不過是一種將光信號轉(zhuǎn)換成電信號的傳感器。根據(jù)Yole預測，2020年全球汽車攝像頭模組市場將達到35億美元，到2025年有望超過80億美元，攝像頭數(shù)量的不斷增長正迅速催生CMOS圖像傳感器市場體量的增加。

比如最愛攝像頭的特斯拉，車身最少有四個環(huán)視攝像頭，且高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）中至少使用三個攝像頭，還會在座艙增加一個用來關(guān)注乘客及駕駛者的攝像頭，因此，隨著駕駛安全的不斷提升，攝像頭數(shù)量將呈指數(shù)級增長。

攝像頭數(shù)量走勢

面對性命攸關(guān)的汽車，人們對技術(shù)的追求更是無止境的。現(xiàn)在，技術(shù)賦予傳感器以智能，有效提高了汽車環(huán)境感測的準確性和可靠性，使交通出行參與者更加安全。

從圖像到人工智能

汽車正在成為一種四個輪子上的超級計算機，可以快速處理萬億字節(jié)的傳感器數(shù)據(jù)，既然是計算，就離不開人工智能（AI）對數(shù)據(jù)的理解，否則就無法向車輪、引擎和制動器發(fā)出指令，從而實現(xiàn)ADAS和完全自動駕駛。

Aptiv高級副總裁、首席技術(shù)官Glen De Vos說：“只是攝像頭沒有什么用，它只能捕捉圖像，卻不知道這些圖像是什么東西，更不知道如何根據(jù)圖像做出反應和決策?！彼a充道，攝像頭是最早采用AI的設(shè)備，目前使用量最多。不管是ADAS還是未來的自動駕駛汽車，利用AI感知環(huán)境并采取行動，才能最大限度地讓人們安全到達預定目的地。

如何讓AI在安全的車輛中發(fā)揮作用呢？對于工程師來說，技術(shù)就是一切，是思考的核心。他們必須把復雜的技術(shù)問題分解成盡可能簡單的元素，然后把它們重新組合起來，想出辦法現(xiàn)實中的解決問題。

AI已經(jīng)發(fā)展了多年，現(xiàn)在經(jīng)濟高效的處理器使我們能夠解決以前幾乎不可能解決的高度復雜的問題。AI的關(guān)鍵是訓練，而訓練意味著收集大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成任務(wù)，使系統(tǒng)變得更加強大。

當AI＋傳感器遇見車里的人

近年來，AI技術(shù)已在座艙傳感器方面得到廣泛應用，感知人的情緒和行為，為安全駕駛提供幫助。它可以處理來自攝像頭、麥克風、生物傳感器甚至雷達的實時數(shù)據(jù)，然后幫助汽車做出決策。

很容易想象，每時每刻，車內(nèi)都可能有突發(fā)事件發(fā)生，比如，前車突然并線、路邊的車禍現(xiàn)場、路面被碾壓的小動物，還有手機掉到腳下、咖啡灑了一身……，駕駛者難免分心或不安，這一切都增加了事故的風險。

如果可以感測發(fā)生上述情況時人的情緒波動，就可以讓汽車采取與安全相關(guān)的行動，如短暫進入自動模式并減速，直到駕駛者情緒平復；甚至可以在駕駛者失去知覺或喪失行動能力的緊急情況下，讓汽車撥打急救電話，或自動開到醫(yī)院。

事實上，近年來雨后春筍般出現(xiàn)的一些初創(chuàng)公司都在研發(fā)這類技術(shù)，例如Affectiva、Guardian Optical、Eyeris、Smart Eyer、Vayyar Imaging、Seving Machines、B－Secur、eyeSight、Nuance Automotive、BeyondVerbal和Sensay，還有中國的SmartSens Technology（思特威科技）等。

智能座艙安全之眼

毋庸諱言，疲勞駕駛極易引起交通事故，駕駛者在長時間連續(xù)行車后，會產(chǎn)生生理和心理機能的失調(diào)，在客觀上出現(xiàn)駕駛技能下降的現(xiàn)象。近年來，DMS（疲勞駕駛預警系統(tǒng)）在汽車領(lǐng)域的滲透率持續(xù)增長，并有望迅速成長至百億規(guī)模，為其核心部件CMOS圖像傳感器帶來了可觀的機會。而圖像傳感器技術(shù)的不斷提升也將為包括DMS在內(nèi)的智能座艙系統(tǒng)帶來更高的安全性和場景適用性。

思特威科技副總經(jīng)理歐陽堅認為：“隨著汽車領(lǐng)域智能化的發(fā)展，有效的駕駛員監(jiān)測是實現(xiàn)自動駕駛的重要一環(huán)，也為中國CIS（CMOS圖像傳感器）廠商帶來了‘芯’的機遇?！彼硎?，圖像傳感器是賦能智能車載視覺系統(tǒng)的核心元件，中國圖像傳感器廠商將大有可為。

雖然過去一年汽車行業(yè)需求有所下滑，但未來汽車領(lǐng)域?qū)⒊又悄芑姆较虬l(fā)展，而就目前的市場情況看來，新能源汽車的穩(wěn)步上升正推動著汽車領(lǐng)域的智能化進程，這將對車載半導體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生十分深遠的影響。

他介紹說，思特威憑借全局快門諸多優(yōu)勢性能，為包括DMS在內(nèi)的ADAS提供更優(yōu)質(zhì)的影像技術(shù)支持，幫助主機廠打造更安全的智能座艙系統(tǒng)。其已量產(chǎn)的全新130W像素全局快門圖像傳感器SC133GS采用2．7μm像素及1／4″光學尺寸，有助于DMS系統(tǒng)有效監(jiān)測駕駛員駕駛狀態(tài)，時刻關(guān)注行車安全。

之所以被譽為智能座艙安全之眼，是因為搭載SC133GS的DMS系統(tǒng)可實時通過安全帶監(jiān)測、眼瞼閉合、眨眼、注視方向、打哈欠和頭部運動來識別駕駛員的駕駛狀態(tài)，其影像可為智能座艙系統(tǒng)提供識別運算的基礎(chǔ)，成為智能座艙系統(tǒng)的核心之眼。

據(jù)介紹SC133GS超高感度源于其領(lǐng)先的近紅外增強技術(shù)，在940nm波段光線下的QE（光子轉(zhuǎn)換效率）超過40％，確保DMS系統(tǒng)在不可見光波長范圍內(nèi)實現(xiàn)極高靈敏度的高清成像；專為DMS系統(tǒng)量身打造的3：4豎幅畫面，更可確保覆蓋駕駛員主體像素，進一步提升影像清晰度。

QE（光子轉(zhuǎn)換效率）超過40％

由于SC133GS采用榮獲多項業(yè)界殊榮的單幀HDR（高動態(tài)范圍圖像）技術(shù)，可保證圖像傳感器在陽光或車大燈直射車內(nèi)的嚴苛光線環(huán)境下，依舊能夠為智能識別應用終端提供明暗細節(jié)清晰可見的實時影像，為系統(tǒng)提供更豐富的數(shù)據(jù)。

安全并非唯一目標

Eyesight Technologies視覺技術(shù)產(chǎn)品副總裁Tal Krzypow認為：“安全并不是車內(nèi)傳感器的唯一目標。從現(xiàn)在有人駕駛的汽車到未來的自動駕駛汽車，都離不開人的情感和活動感測。傳感器和AI的結(jié)合將被用來服務(wù)和取悅車內(nèi)的所有人，包括功能安全到娛樂，一切的一切?！?/p>

他說，情緒和活動感測不僅能感測到駕駛者醉酒、壓力、困惑、分心或嗜睡等情緒失控狀態(tài)，改變“危險”人類駕駛者的行為，挽救更多生命，還能識別到車內(nèi)人與人之間的互動，利用AI去“理解”人類行為，讓人們在汽車內(nèi)獲得更好的出行體驗。

未來的一些新功能將把駕駛安全性和出行參與者的滿意度結(jié)合起來，通過凝視感測，車內(nèi)的人可以對汽車提問，而不必使用手機：“路邊這個建筑是什么地方？或“附近有沒有飯館？”

12月8日，Eyesight Technologies更名為Cipia，仍致力于讓機器能夠看到并理解人的自然交互，定位于DMS和新興乘客監(jiān)控系統(tǒng)（OMS）市場的發(fā)展，以提高安全性和整體駕駛體驗。

Cipia解決方案Driver Sense的核心基于先進專有計算機視覺和AI。其邏輯層基于廣泛的研究和測試，證明了視覺面部線索、嗜睡和分心之間的關(guān)系。其驅(qū)動邏輯可以檢測到睡意的早期階段，從而使救生機制能夠?qū)崟r智能地做出反應。系統(tǒng)還可以基于視覺功能檢測安全帶、使用手機和吸煙，甚至可以通過口罩檢測跟蹤駕駛員的身份、性別和狀態(tài)。

駕駛者檢測項目這么多

采用AI的車內(nèi)強大的傳感器不僅感測駕駛者，還會“注意”到乘客，理解他們更復雜的因素：情感、注意力和行為。使用的傳感器主要是集成在后視鏡或車頂模塊中的攝像頭，用來觀看人的活動和讀取面部表情；通過語音語調(diào)來感測情緒的麥克風；還有方向盤或安全帶上的直接傳感器。

值得一提的是與時俱進的戴口罩駕駛者檢測功能，它在疫情日盛之際發(fā)揮了巨大作用，包括滿足美國疾病控制和預防中心的要求，以及幫助運營商監(jiān)測卡車和公共汽車司機的工作時長。

人是有情感的動物

雖然道路安全仍是重中之重，但歐洲新車安全評鑒協(xié)會（NCAP）也指出：加速部署駕駛者監(jiān)控系統(tǒng)，一方面是利用攝像頭等傳感器感測駕駛者疲勞、分心和遺忘兒童；另一方面還要滿足消費者期望的舒適和娛樂出行體驗。

同為初創(chuàng)企業(yè)的Affectiva首席科學官和聯(lián)合創(chuàng)始人Rana el Kaliouby博士認為：“汽車座艙感測AI的加快部署，將增強道路安全并重新定義出行體驗。將深度學習軟件集成到聯(lián)網(wǎng)車輛平臺，有助于主機廠、按需出行供應商和車隊管理者了解車輛內(nèi)人類的各種體驗，包括情感，開發(fā)出更智能的車輛?！?/p>

Affectiva基于深度學習的專利軟件加上攝像頭，可以座艙實時感測駕駛者和乘客復雜微妙的情緒和認知狀態(tài)、活動、物品和兒童狀態(tài)。座艙感測可檢測車內(nèi)人員，識別注冊用戶，還可以檢測中途停車后返回的乘客。通過感測和智能，系統(tǒng)可以調(diào)整車內(nèi)環(huán)境，根據(jù)個人喜好設(shè)置座艙溫度、座椅位置和信息娛樂功能。主機廠、Tier 1可以利用這些寶貴的數(shù)據(jù)來定制駕駛體驗。

關(guān)于深度學習，Rana el Kaliouby表示：“構(gòu)建多模態(tài)人類感知AI是一個極其復雜的問題?！彼忉屨f，多模態(tài)－人類情緒和認知狀態(tài)會以多種方式表現(xiàn)出來，包括聲調(diào)和臉。例如面部肌肉產(chǎn)生的數(shù)百種表情、眼睛也會“說話”、情緒的演變……而根據(jù)當時環(huán)境，面部或聲音的變化可能有不同的含義。因此，人類感知AI算法需要用收集和注釋的大量真實世界的海量數(shù)據(jù)進行訓練。除了建模的復雜性，人類感知AI模型還需要在設(shè)備上實時準確運行，而基于規(guī)則的啟發(fā)式系統(tǒng)不可能為所有可能的模式和場景編寫代碼，所以機器學習是必須的。

最后要說

隨著汽車有了情感AI，主機廠和出行即服務(wù)（MaaS）提供商必須清楚地了解車內(nèi)感測技術(shù)，并告訴消費者該技術(shù)的作用、收集的數(shù)據(jù)以及如何存儲和使用這些數(shù)據(jù)。這樣，消費者才能建立起對AI系統(tǒng)的信任，并與之互動，獲得更好的駕乘體驗。

責任編輯：haq